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1、尺寸测量系统分析minitab使用 方法及解析讲解2010年4月29日 品质部随机选取样品10件。每件产品拟定1个测试位置，每个位置随机测试3次，根据 位置的编号分为1组，共60个数据进行分析。分析各测量员的重复性以及再现性求取合计量具变异达到要求方可使用.编号检查项目校验Gage R & R分 析 量具投影仪SS-C-01测产品尺寸 测量员马春秀尺寸测量系 统分析 申凡测量系统事前准备事项选取样件时，样件要尽量覆盖整个生产制程样件的尺寸范围覆 盖面尽可能的广（但不能超过规定的尺寸限度值）。原因详见“可区 分类别类别数”； 测量之前需要针对要测量的样件规定测量方式、测量基准； 使用的量具需要精
2、度较高，一般要求精度误差为产品尺寸公差范围 的1/10或测量尺寸极差值的1/10。在这里我们选取两者较小的1/10 ，一般为测量尺寸极差的1/10，因为大部分情况下：测量尺寸范围 30%则测量系统不可接受，并应予以改进。Gage R&R判断原则（%贡献 列）%R&RResults1%测量系统可接受1%-9%测量系统是否可接受取决于具体应用、测量设 备成本、维修成本或其他因素9%则测量系统不可接受，并应予以改进。上页表中的“%贡献 列”的%R&R值为 2.83%处于1%-9% 范围以内，所以测 量系统是可以接受 的。上页表中“%研究变 异列”的%R&R值为 16.81%处于10%- 30%范围以
3、内，所 以测量系统是可以 接受的。 Minitab 通过将部件的标准差除以量具的标准差，然后乘以 1.4 14来 计算此声明中的类别数。然后，Minitab 会截断该值的尾数，除非该 值小于 1。如果小于 1，Minitab 会将可区分类别数设为等于 1。 此数字表示要跨越产品变异极差的非重叠置信区间 数。您也可以将其 视为测量系统可识别的过程数据中的分组数。 假设您测量 10 个不同部件，Minitab 报告说您的测量系统可以识别 4 个可区分类别。这意味着，10 个部件中某些部件的差异不够大，不 足以被测量系统识别为存在差异。如果希望识别出更多可区分类别， 需要更精确的量具 。 汽车工业行
4、动组织 (AIAG )建议，当类别数小于 2 时，测量系统对于 控制过程毫无价值，因为无法区分各个部件。当类别数为 2 时，数据 可分为两组，如高和低。当类别数为 3 时，数据可分为三组，如高、 中、低。5 或更高的值表明测量系统可接受。本次测量系统的 可区分类别数为85,所以测量系统可接受。可区分的类别 数 ：可区分类别数小的原因：p 分子过小，产品之间波动小。一般来说验证测量系统（不是评价过程能力等 ）测量过程要满足随机原则，而样本抽样时尽量选择能代表总体特征的样品 ） p 2，分母过大 p 量具方面，比如量具能够测量的最小单位与样件间的误差相差不够大。 p 测量人员之间对同一尺度（同一产
5、品的同一特性）的测量确实存在较大的 差异。 p 测量过程本身也很重要，比如棒料两端不一致、片材（壁厚）厚度不均， （由于不知何种产品）我们假设是直径，圆柱度不够而带有椭圆，两次测量 分别落在长轴和短轴上（如果是同一人测量，差别就会归结到重复性，如果 是不同人差别就会归结到再现性（包括交互作用），无疑增大分母），这类 问题细说起来比较麻烦，所以验证之前，要做好测量过程的“规定”和标记 以减少不期望的因素的干扰，让过程和数据比较清晰。选取样件原则：取样时尽量使样件覆盖整个生产制程，即选取的样件在规定的尺寸范 围内，分布的尽可能广。这样便增大了产品之间的波动，使可区分类别数的分子增 大。假设量具间的波动是不变的，可区分类别数便增大了。尺寸测量系统的minitab使 用方法及其解析就介绍到 这里。
